Anwendung von Hochleistungsrechnen zur numerischen Simulation menschlicher Bewegung

Wir haben die Machbarkeit untersucht, massiv parallele und vektorisierte Supercomputer zur Lösung von groß angelegten Optimierungsproblemen für menschliche Bewegung zu verwenden. Insbesondere haben wir die Rechenkosten für die Bestimmung der optimalen Steuerungen für die Einzelstützphase des Gangs mithilfe einer herkömmlichen seriellen Maschine (SGI Iris 4D25), einer MIMD-Parallelsmaschine (Intel iPSC/860) und einer parallel-vektorverarbeitenden Maschine (Cray Y-MP 8/864) verglichen. Mit dem menschlichen Körper, der als 14-Freiheitsgrad-Kinematikmodell bezeichnet wird und von 46 muskulotendinösen Einheiten angetrieben wird, kann die Berechnung der optimalen Steuerungen für den Gang bis zu 3 Monate CPU-Zeit auf der Iris in Anspruch nehmen. Sowohl der Cray als auch der Intel sind in der Lage, diese Zeit auf praktikable Werte zu reduzieren. Die optimale Lösung für den Gang kann mit etwa 77 Stunden CPU-Zeit auf dem Cray und mit etwa 88 Stunden CPU-Zeit auf dem Intel gefunden werden. Obwohl die Gesamtgeschwindigkeiten des Cray und des Intel ähnlich waren, sind die einzigartigen Fähigkeiten jeder Maschine besser für verschiedene Teile des verwendeten Berechnungsalgorithmus geeignet. Der Intel war am besten geeignet, um die Ableitungen des Leistungsverm criterium und der Einschränkungen zu berechnen, während der Cray am besten für die Parameteroptimierung der Steuerungen geeignet war. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die ideale Computerarchitektur zur Lösung sehr groß angelegter optimaler Steuerungsprobleme ein hybrides System ist, in dem eine vektorverarbeitende Maschine in das Kommunikationsnetzwerk einer MIMD-Parallelsmaschine integriert ist.